摘要：数据治理做了半年，数据质量还是上不去跨部门协作像打太极，责任推来推去砸钱买了工具，结果用不起来
最近和几位数据治理团队的负责人聊天，听到不少吐槽：
数据治理做了半年，数据质量还是上不去跨部门协作像打太极，责任推来推去砸钱买了工具，结果用不起来其实这些问题，说到底是把数据治理想简单了——要么当成纯技术活儿，要么觉得补几个流程就行。
但事实上，数据治理是企业数据资产管理的"底层操作系统"。它不是某个部门的KPI，而是需要组织、标准、工具、流程、文化协同的"系统工程"。
做这行10年，从制造业到零售、金融，各种治理案例见得不少。我发现数据治理做得好不好，不在于用了多先进的工具，关键是把"人、责任、利益"这三个坎儿迈过去了没有。
下面这5个关键动作，是我从0到1做数据治理的全流程心得，能帮你避开90%的坑：
不少企业一搞数据治理，第一步就扎进"找厂商、招投标"里。
结果呢？
数据中台、质量工具、元数据平台买了一堆，数据该乱还是乱。
为什么？
因为没搞明白：
治理不是为了"上系统"，是为了弄清楚"数据为啥乱""谁该对数据负责"。
把企业所有的数据源头都列出来：
业务系统里的日志里的从外面买的一个都别漏。
然后记清楚：
数据是结构化的还是非结构化的？存在哪儿了？多久更新一次？重点盯那些"值钱的数据"，比如：
用户行为数据交易数据生产设备的数据这些得优先治理。
用"数据质量四维指标"抽样检查：
完整性准确性一致性及时性举个例子：
电商公司得重点看订单金额对不对得上——支付系统里的数和ERP系统里的数是不是一样；制造业就得盯着设备数据及不及时——传感器传回来的数据有没有延迟，会不会影响生产调度。每一项都得落到具体业务场景里，不然查了也白查。
多跟业务部门、IT部门还有管理层聊聊，就问三个问题：
"你觉得哪些数据最影响你干活？""数据出错了，你知道该找谁解决吗？""数据质量好不好，跟你的考核有关系吗？"很多时候问题不在技术上：
是"业务部门天天喊要数据，却不想管数据；IT部门管着数据，却不懂业务到底要啥"。所以，责任没分清，后面干啥都白搭。
数据治理最让人头疼的，就是"没人管、没人担责"：
业务部门说"数据是IT的事"，IT部门说"业务自己填的数据我们改不了"，管理层觉得"这是技术的事，不用我操心"。这种情况，就得建"三级治理组织"，把责任落实：
让CEO或者CDO（首席数据官）牵头，成员包括：
各业务线的主管IT总监财务总监他们不是来开会凑数的，得干实事，比如：
决定"先治理用户数据还是财务数据"，审批"客户ID该怎么定义才统一"，协调资源——比如要求销售部门配合改历史数据。但要想把数据治理真正做扎实，光靠决策层肯定不够，前提是数据能整合、能流动、能打通。
这时候，一个好用的集成工具就非常关键了，比如FineDataLink，这是一款灵活、轻量、高兼容性的数据集成工具，特别适合有数据需求的企业快速搭建自己的数据治理体系或BI分析底座。
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由数据团队（分析师、工程师）加上业务骨干（每个业务线派一个人）组成。
但要注意：业务骨干必须全职参与。
他们要做的是：
定数据标准天天盯着数据质量发现问题推动整改给大家做培训要是业务骨干不投入，需求排不上、会议约不到，治理肯定推进不下去。
每个业务系统的管理员就是"数据第一责任人"。
他们的任务很具体：
保证自己系统里的数据符合标准；发现数据异常得赶紧处理；治理办公室要检查，得好好配合。这里有个关键：得给治理组织"实权"。比如：
治理办公室可以要求业务部门限期改错误数据；决策层的KPI里必须有"数据质量达标率"。企业没有统一的数据定义和分类规矩。
先把企业最核心的业务流程拎出来，比如：
零售的"人、货、场"，制造的"生产、供应、销售"。然后针对每个流程，明确：
"关键数据实体"（比如"用户""商品""订单"）"关键属性"（比如用户的"注册时间""最近消费时间"，商品的"SKU编码""成本价"）。为什么？
因为这些都是业务天天要用的，不先理清楚，标准无法落地。
术语统一格式统一业务规则统一业务在发展，标准不能一成不变。比如：
电商搞了"直播带货"，原来的"用户来源渠道"就得加个"直播间"；制造业上了IoT设备，"设备运行状态"就不能只看人工巡检了，还得包括传感器的实时数据。而且，标准要能落地，不是写在文档里就完事了。比如：
开发新表时，系统自动提示"这个字段有标准，用不用？"；监控数据质量时，自动检查日期格式对不对；做报表时，"活跃用户"直接按最新标准算。这样才算真用起来了。
很多企业一股脑买了"大而全"的平台，结果功能用不上，还得花时间学，纯属浪费。
所以说：
工具是能帮治理提速，但别指望它能解决所有问题。
选工具就一个原则：适合当前的治理阶段。
先捡"轻量级工具"用，重点解决"数据质量监控"和"元数据管理"。比如：
开源的Apache Atlas（管元数据），Great Expectations（监控质量），或者FineDataLink里的数据治理模块简单快上手，先把基础打起来。
选"集成化平台"，把质量监控、元数据管理、主数据管理（MDM）这些功能放一起。
比如数据集成与治理一体化平台FineDataLink，可以将多种异构数据源，一键接入数据平台，省得在多个系统之间切来切去，效率高得多。
可以用上"智能工具"了，比如AI：
能自动分析数据血缘（数据之间的依赖关系），能评估数据价值（用ROI模型算数据给业务带来多少好处）。还有，工具得让一线的人能用起来。比如：
数据工程师开发新表时，工具自动提醒"这个字段有标准，要不要用？"；业务人员填数据时，工具自动检查"手机号格式对不对"；管理层看报表时，工具直接显示"现在数据质量达标率多少"。数据治理最难的，不是技术多复杂，是改变人的习惯。
很多企业一开始靠行政命令推，几个月后热情没了，数据质量又掉回去了。
关键是：让治理变成"大家都觉得需要做的事"。
把数据质量放进部门和个人的绩效考核里。比如：
跟利益挂钩，大家才会当真。
设个"数据质量标兵奖"，谁主动发现数据问题、推动解决了，就奖励谁。这样一来，大家才会主动盯着数据。
对业务人员，就教"怎么填数据才不出错"；对技术人员，就教"怎么用工具省事儿"；对管理层，就讲"数据好能带来啥好处"。让大家明白，治理不是添麻烦，是帮自己干活更顺。
总结这肯定得花3-5年慢慢磨，但一旦走顺了，企业手里的数据就真成了"资产"。
干这行的都知道，数据治理既得懂技术（会用工具），又得懂业务（明白需求），还得懂人心（协调利益），更得有耐心。
说到底，数据治理就是用定下的规矩，应对总在变的业务；然后靠大家一起使劲，把数据的价值真正挖出来。这事儿难，但做成了，值。
来源：数据分析不是个事儿一点号